연구목적: 감염병 유행시 감염병 의심 환자의 구급활동을 위해 출동한 소방대원의 안전을 확보하고, 현장에서 수집된 정보를 바탕으로 지역별 감염병 의심환자 발생 현황을 파악하여 현장 통제 및 지원이 가능한 소방 감염병 관리 시스템을 개발하고자 한다. 연구방법: 감염병 의심 환자를 분류할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하여 감염병 의심 여부를 확인하고, 감염병 의심 환자로부터 감염을 방지하기 위해 환자 식별용 NFC태그를 1회용 형태로 개발한다. 현장에서 입력되는 감염병 의심 응급환자 관련 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 관리 시스템을 개발하여 해당 업무 관련자에게 제공하여 감염병 의심 응급환자의 이송을 개선하는지 평가한다. 연구결과: 실험결과 스마트폰 앱에 구현된 알고리듬을 통해 감염병 의심 여부를 판단할 수 있었으며, 적정 이송병원으로 이송함으로써 재이송 비율히 현저히 감소되었다. 결론: 본 연구를 통해 응급의료 서비스에 ICT 기술을 적용하여 응급의료 서비스를 개선할 수 있는 가능성을 확인하였으며 특히 감염병 의심환자에 대한 적정병원 이송으로 이송시간 단축 및 응급환자의 소생률 향상과 함께 구급대원의 안전을 적극적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
스펙트럼 기반 결함위치식별 기법은 성공 테스트케이스 대비 실패 테스트케이스에 영향을 많이 받은 스테이트먼트에 의심도를 통계적으로 부여하는 기법이다. 이 기법에서 실패 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트에는 의심도를 부여하고 성공 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트는 부여된 의심도 일부를 줄이는 역할을 한다. 그러므로 실패 테스트케이스의 역할이 매우 중요하며 부재 시 결함의 위치를 찾을 수 없기도 하다. 하지만 이 기법에서 실패, 성공 테스트케이스를 동시에 입력하여 의심도를 계산하기 때문에 실패 테스트케이스의 고유 특성을 반영할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계점을 보완하여 보다 정확한 결함위치식별을 도와줄 수 있는 테스트케이스 그룹화기법을 제안한다. 또한, 테스트 효율성을 고려한 필터링 기법을 제안하고 이들을 65개의 알고리즘에 적용해 실효성을 검증한다. EXAM score기준으로 전체의 90% 기법에서 정확도 13%, 효율성이 72% 향상되었다.
로직 밤에서 악성 행위를 트리거하는 분기문의 조건은 미리 파악할 수 없어 안드로이드 악성 앱 분석을 어렵게 하고 있다. 로직 밤과 트리거일 수 있는 잠재적으로 의심스러운 분기문을 탐지하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 리플렉션과 같이 런타임에 결정되는 정보가 포함된 앱에서는 의심스러운 분기문을 제대로 탐지할 수 없다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 리플렉션이 사용되어도 앱 실행 로그 기록과 분석을 통해 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있는 도구를 제안한다. 제안한 도구는 안드로이드 앱이 실행되는 동안 로그에 호출된 사용자 정의 메소드와 자바 API, 리플렉션으로 호출된 메소드 정보와 분기문 정보를 기록하고 이를 분석하여 호출된 메소드와 분기문간의 관계를 파악하여 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있다. 실험을 통해 리플렉션이 사용된 앱에서도 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있음을 확인하였다.
연구목적:감염병 유행시 감염병 의심 환자의 구급활동을 위해 출동한 소방대원의 안전을 확보하고, 현장에서 수집된 정보를 바탕으로 지역별 감염병 의심환자 발생 현황을 파악하여 현장 통제 및 지원이 가능한 소방 감염병 관리 시스템을 개발하고자 한다. 연구방법: 감염병 의심 환자를 분류할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하여 감염병 의심 여부를 확인하고, 감염병 의심 환자로부터 감염을 방지하기 위해 환자 식별용 NFC 태그를 1회용 형태로 개발한다. 현장에서 입력되는 감염병 의심 응급환자 관련 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 관리 시스템을 개발하여 해당 업무 관련자에게 제공하여 감염병 의심 응급환자의 이송을 개선하는지 평가한다. 연구결과: 실험결과 스마트폰 앱에 구현된 알고리듬을 통해 감염병 의심 여부를 판단할 수 있었으며, 적정 이송병원으로 이송함으로써 재이송 비율히 현저히 감소되었다. 결론:본 연구를 통해 응급의료 서비스에 ICT 기술을 적용하여 응급의료 서비스를 개선할 수 있는 가능성을 확인하였으며, 특히 감염병 의심환자에 대한 적정병원 이송으로 이송시간 단축 및 응급환자의 소생률 향상과 함께 구급대원의 안전을 적극적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 선제 대응을 위한 의심 도메인 추론 방안을 제시한다. TLD Zone 파일과 WHOIS 정보를 이용하여 의심 도메인을 추론하며, 후보 도메인 탐색, 기계 학습, 의심 도메인 집단 추론의 세 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 과정에서는 씨앗 도메인과 동일한 네임 서버와 업데이트 시간을 가진 다른 도메인을 TLD Zone 파일로부터 추출하여 후보 도메인을 형성하며, 두 번째 과정에서는 후보 도메인의 WHOIS 정보를 정량화하여 유사한 집단끼리 군집화 한다. 마지막 과정에서는 씨앗 도메인을 포함하는 클러스터에 속한 도메인을 의심 도메인 집단으로 추론한다. 실험에서는 .COM과 .NET의 TLD Zone 파일을 사용하였으며, 10개의 알려진 악성 도메인을 씨앗 도메인으로 이용하였다. 실험 결과, 제안하는 방안은 55개의 도메인을 의심 도메인으로 추론하였으며, 그 중 52개는 적중하였다. F1은 0.91을 기록하였으며, 정밀도는 0.95을 보였다. 본 논문에서 제안하는 방안을 통해 악성 도메인을 추론하여 사전에 차단할 수 있을 것으로 기대한다.
목적 본 연구는 영유아의 발달지연의심에 영향 미치는 요인을 파악하여 영유아의 성장발달 지연 예방 프로그램 개발에 기초자료를 제공하고자 시도하였다. 방법 연구대상은 B시 16개구 보건소를 방문한 0-6세까지의 영유아와 그의 어머니로 총 133명이었고, 영유아의 발달검사를 위해서는 한국형 덴버 II 도구를 사용하였으며, 자료분석은 SPSS 19.0을 이용하여 ${\chi}^2$-test와 Fisher's exact test, 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과 신체계측 결과 체중 3백분위 미만은 7.5%였고, 현재체중 백분위가 출생시 체중백분위보다 성장곡선 두 칸 이상 감소한 경우는 8.4%였다. 한국형 덴버 II 결과에 의한 발달지연의심 비율은 9.8%였다. 영유아의 발달지연의심 예측요인은 체중백분위 변화, 경제상태, 어머니가 지각한 아동의 발달상태였다. 즉, 출생시 체중백분위가 '감소'하는 경우가 '유지'되는 경우보다 발달지연의심이 나타날 확률이 6.69배 높았고, 경제상태가 '하'인 경우가 '중'인 경우보다 발달지연의심이 나타날 확률이 6.26배 높았으며, 어머니가 지각한 아기의 발달상태가 '의심'인 경우가 '정상'인 경우보다 발달지연의심 비율이 4.99배 높게 나타났다. 결론 영유아들의 건강한 성장발달을 위해서는 출생 시부터 주기적으로 아동의 성장발달상태를 관리하는 정부차원의 시스템 구축이 필요하고, 특히 저소득층 및 1세 이하의 영아들을 위한 보다 짧은 주기의 성장발달평가 프로그램이 필요하다.
소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.
요즘 자동차 제작비용 중 차량용 전자장치에 사용되는 비용이 30% 이상을 차지하고 있다. 따라서 차량용 전자장치에 사용되는 비용 절약의 필요성이 증가하고 있다. 그런데, 완성차 업체들은 차량용 전장부품을 제작하는 일을 대부분 외주 업체에 맡기기 때문에 전장부품의 테스트 및 디버깅의 복잡도가 증가하고 있다. 이로 인해, 차량용 전장부품의 테스트 시에 발생하는 결함의 위치를 찾아내는데 많은 비용과 시간을 소비하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 차량용 전장부품을 대상으로 통합 테스팅을 수행하는 검사자가 메모리상의 결함후보를 축소할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법에서는 메모리 맵을 이용하여 메모리를 분할하고, 분할된 메모리 영역에 메모리 갱신 정보를 적용해 각 분할 영역의 결함 의심도를 계산한다. 이렇게 계산된 결함 의심도를 기준으로 분할 영역들의 결함 의심순위를 결정할 수 있다. 제안하는 기법을 이용해 결함 후보 영역을 전체 메모리 크기의 1/6 정도로 축소했다.
소아의 심장질환을 진단하는데 필수적인 진단도구로 자리를 잡아가고 있는 심초유파 검사는 신속한 확진과 그 방법의 비침습성으로 인하여, 소아 심장 클리닉에 심장질환 검사에 대한 의뢰가 증가되고 있는 실정이다. 그러나 심장질환이 의심되어 소아 심장 클리닉에 진단을 위하여 의뢰된 환아들에 대한 자료의 분석이 거의 없는 상태이므로, 심장질환의 진단을 위해 의뢰된 환아들의 특생에 대한 기초자료로 활용하고자 이들에 대한 자료를 비교 분석하였다. 대상 및 방법으로는 1998년 10월 1일부터 1999년 7월 10일까지 심장 질환이 의심되어 소아 심장 클리닉에 심장 검사를 위하여 의뢰되어 심초음파 검사를 시행한 428명을 대상으로 하였다. 이들 환아들의 자세한 병력, 흉부 방사선 검사, 심전도 검사의 결과와 필요한 경우에 추가 시행한 운동 부하 심전도, 24시간 심전도 및 심혈관조영술의 결과를 병력지를 이용한 후향적 조사룰 하였다. 의뢰 당시 환아의 성별 및 연령별 분포는 남아가 261례(61.0%), 여아가 167례(39.0%)로 남녀 비는 1.6:1이였으며, 1세 미만이 268례로 의뢰된 전체 환아 중 62.6%를 차지하였다. 의뢰된 이유로는 심잡음이 248례(57.9%)로 가장 많았으며 그 다음이 발열이 52례(12.1%), 심전도 이상이 43례(10.0%), 청색층이 33례(7.7%) 등의 순이었다. 의뢰 당시 의심된 심장질환 중 선천성 심장질환이 의심되어 의뢰된 경우는 302례(70.6%)였으며, 후천성 심장질환이 의심된 경우는 76례(17.8%), 부정맥이 의심되어 의뢰된 경우는 50례(11.6%) 로 나타나, 선천성 심장질환이 의심되어 의뢰된 경우가 가장 많았다. 의뢰 당시 의심되는 심장 질환별 임상적 양상 비교에서 선천성 심장질환이 의심된 경우는 심잡음이 248례(57.9%)로 가장 많았으며, 후천성 심장 질환이 의심된 경우는 발열이 52례(12.1%), 부정맥으로 의뢰된 경우는 심전도 검사의 이상 소견이 43례(10.0%)로 가장 많았다. 최종 진단 결과 선천성 심장병이 212례로 49,5%이었으며, 후천성 심장병이 59례로 13.9% 이었고, 부정맥이 13례로 3.0%를 차지하였고, 정상인 경우도 144례로 33.6%나 되었다. 결론적으로 신생아기에는 선천성 심장질환이 많았고, 유아기 이후에는 후천성 심장질환과 부정맥이 증가하는 추세를 보였다. 그러나 심초음파검사를 위해 의뢰된 환아 중 144례 (33.6%)가 심초음파검사에서 정상 소견을 나타내었으므로, 심음 청진에 대한 확신보다는 심초음파검사에 대한 의존도가 지나치게 높은 것으로 나타났다. 따라서, 선천성 심장질환의 감별을 위한 올바른 심음 청진에 대한 훈련이 다시 한번 강조되어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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